SPSS软件在医学科研中的应用(t检验-方差分析-协方差分析)

SPSS软件在医学科研中的应用计算机实习（SPSS10.0）

何平平

北大医学部流行病与卫生统计学系

实习三

连续变量的假设检验

（t检验、方差分析及协方差分析）

一、t检验

（一）样本均数与已知总体均数的比较

（三）配对设计的两样本均数比较二、方差分析

三、协方差分析

t检验的目的

一、t检验

推断两个总体均数是否相等

假设检验的结论

具有概率性。

当Pδ0.05，拒绝H0 时，有可能犯第一类错误（?）当

P>0.05，不拒绝H

0时，有可能犯第二类错误（?）

?为事先指定的检验水平（一般取0.05），?未知；增大样本量n，可以同时减小?和?。

一、t检验

（一）样本均数与已知总体均数的比较

（单样本t检验）

例1 通过大量调查，已知某地正常男婴出生体重为3.26kg。某医生随机抽取20名难产男婴，测得出生体重如下（见数据文件p192.sav）。问该地难产男婴出生体重均数是否与正常男婴不同？

3.5 3.5 3.2 3.5 3.3 3.0 3.3 3.

3.4 2.7 3.4 3.6 3.5 2.8 3.4 2.

3.5 3.5

4.0 4.0

SPSS 操作步骤：变量说明：weight ：出生体重。

t 检验

已知的总体均数

Sig：significance

结论：因为t=1.330，P＝0.199>0.05，所以尚不能认为难产

男婴出生体重均数与正常男婴不同。

一、t检验

（二）完全随机设计（成组设计）的两样本均数比较

（两独立样本t检验）

例2 某医师测得12名正常人和13名病毒性肝炎

患者血清转铁蛋白含量（g/L），结果如下（见

数据文件p193.sav）。问病毒性肝炎患者和正

常人血清转铁蛋白含量有无差异？

病毒性肝炎患者：

2.34 2.47 2.22 2.31 2.36 2.38 2.15 2.5

2.19 2.25 2.28 2.31 2.42

正常人：2.61 2.71 2.73 2.64 2.68 2.81 2.76

2.55 2.91 2.85 2.71 2.64

SPSS操作步骤：

变量说明：group：分组，1＝患者；2＝正常人。X：血清转铁蛋白。

组别

分别给出两组的均数、标准差及标准误

方差齐性检验

的t 值

结论：经Levene 方差齐性检验，P >0.05，认为两组方差齐，因此采用t 检验，得到t ＝8.812，P <0.05，认为病毒性肝炎患者和正常人血清转铁蛋白含有差别。

一、t检验

（三）配对设计的两样本均数比较

例3 为比较某新药与常规药降血脂的效果，将性别相血清总胆固醇水平相近的高血脂患者配成对子。每对中抽取一人服用新药，另一人服用常规药。服用一段时间测得血清总胆固醇含量（mmol/L）如下

（见数据文件p196.sav）。问新药与常规药降血清总胆固醇效果是否相同？

常规药：6.57 6.46 6.27 6.89 6.21 7.61 7.60

7.04 6.68 7.42

新药： 6.00 6.83 5.97 7.28 6.30 6.64 7.38

7.00 6.03 7.22

SPSS 操作步骤：

变量说明：X1：常规药的血清总胆固醇， X2：新药的血清总胆固醇。

配对样本 t 检验

t 值结论：因为t =1.517，P =0.164>0.05，所有尚不能认为新药和常规药降低血清总胆固醇的效果不同。

二、方差分析

（analysis of variance,简称为ANOVA)

方差分析的目的推断多个总体均

数是否相等

方差分析的适用条件

各处理组样本来自正态总体

各样本是相互独立的随机样本

各处理组的总体方差相等，即方差齐性

方差分析的注意事项

方差分析的结果解释

方差分析的F检验，当P 0.05，可以认为各组总体均

数不等或不全相等,即总的说来各组总体均数有差别，但并不意味着任何两组总体均数都有差别。要想确定哪些组间有差别，需进一步作两两比较。

多个样本均数间的两两比较

当样本数大于2时，不宜再用前述t检验方法分别作两两比较，否则会增大犯第一类错误的概率。

方差分析与t 检验的联系

t检验可以看作为方差分析的特例，两者的计算结果有如

= t。

二、方差分析

（一）完全随机设计（成组设计）的单因素ANOVA

（一个研究因素，k个水平）

例4 某社区随机抽取30名糖尿病患者、糖耐量减低（IGT）者和正常人进行载脂蛋白（mg/dL）测定，结果如下（见数据文件p201.sav），问三种人载脂蛋白有无差别？

糖尿病患者：85.70 105.20 109.50 96.00 115.20

95.30 110.00 100.00 125.60 111.00 106.50

IGT异常者：96.00 124.50 105.10 76.40 95.30

110.00 95.20 99.00 120.00

正常人：144.00 117.00 110.00 109.00 103.00

123.00 127.00 121.00 159.00 115.00

SPSS 操作步骤：

变量说明：X :载脂蛋白（mg/dL ）；group :组别，1=糖尿病患者，2=IGT 异常者；3=正常人。

方法一菜单“One-Way ANOVA ”

均数比较

spss学习系列23.协方差分析

（一）原理一、基本思想在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。这种影响的变量称为协变量（一般是连续变量）。例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上的协变量时，称为多元协方差分析。

二、协方差分析需要满足的条件（1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量；对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差；（2）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；协变量的回归系数（即各回归线的斜率）是相同的，且不等于0，即各组的回归线是非水平的平行线。否则，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设；（3）自变量与协变量相互独立，若协方差受自变量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除；（4）各样本来自具有相同方差σ2的正态分布总体，即要求各组方差齐性。三、基本理论 1. 观测值=均值+分组变量影响+协变量影响+随机误差. 即 ()ij i ij ij y u t x x βε=++-+ （1）其中，X 为所有协变量的平均值。注：在方差分析中，协变量影响是包含在随机误差中的，在协方差分析中需要分离出来。用协变量进行修正，得到修正后的y ij (adj)为 (adj)()ij ij ij i ij y y x x u t βε=--=++ 就可以对y ij (adj)做方差分析了。关键问题是求出回归系数β. 2. 总离差=分组变量离差+协变量离差+随机误差，

spss协方差分析的基本原理-最棒的

协方差分析的基本原理 1．协方差分析的提出无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，它们都有一些人为可以控制的控制变量。在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。又比如，考查受教育程度对个人工资是否有显著影响，这时必须考虑工作年限因素。一般情况下，工作年限越长，工资就越高。在研究此问题时必须排除工作年限因素的影响，才能得出正确的结论。再如，如果要了解接受不同处理的小白鼠经过一段时间饲养后体重增加量有无差别，已知体重的增加和小白鼠的进食量有关，接受不同处理的小白鼠其进食量可能不同，这时为了控制进食量对体重增加的影响，可在统计阶段利用协方差分析（Analysis of Covariance），通过统计模型的校正使得各组在“进食量”这个变量的影响上相等，即将进食量作为协变量，然后分析不同处理对小白鼠体重增加量的影响。为了更加准确地控制变量不同水平对结果的影响，应该尽量排除其它在实验设计阶段难以控制或者是无法严格控制的因素对分析结果的影响。利用协方差分析就可以完成这样的功能。协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上的协变量时，称为多元协方差分析。以下将以一元协方差分析为例，讲述协方差分析的基本思想和步骤。 2．协方差分析的计算公式以单因素协方差分析为例，总的变异平方和表示为： Q Q Q Q ++ 总控制变量协变量随机变量＝协方差分析仍然采用F检验，其零假设 H为多个控制变量的不同水平下，各总体平均值没有显著差异。 F统计量计算公式为： 2 2 S F S 控制变量控制变量随机变量＝, 2 2 S F S 协变量协变量随机变量＝以上F统计量服从F分布。SPSS将自动计算F值，并根据F分布表给出相应的相伴概率值。如果F 控制变量的相伴概率小于或等于显著性水平，则控制变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响；如果F 协变量的相伴概率小于或等于显著性水平，则协变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响。 3．协方差分析需要满足的假设条件（1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量；（2）对连续变量或定居变量的协变量的测量不能有误差；（3）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；（4）协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中，协变量的回归系数（即各回归线的斜率）必须是相等的，即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。

SPSS教程-多因素方差分析

多因素方差分析多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。 [例子] 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。 1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。

图5-6 数据输入格式 2）启动分析过程点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量设置因变量:在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。

SPSS学习系列23. 协方差分析

23. 协方差分析（一）原理一、基本思想在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。这种影响的变量称为协变量（一般是连续变量）。例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上

的协变量时，称为多元协方差分析。二、协方差分析需要满足的条件（1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量；对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差；（2）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；协变量的回归系数（即各回归线的斜率）是相同的，且不等于0，即各组的回归线是非水平的平行线。否则，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设；（3）自变量与协变量相互独立，若协方差受自变量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除；（4）各样本来自具有相同方差σ2的正态分布总体，即要求各组方差齐性。三、基本理论 1. 观测值=均值+分组变量影响+协变量影响+随机误差. 即 ()ij i ij ij y u t x x βε=++-+（1）其中，X 为所有协变量的平均值。注：在方差分析中，协变量影响是包含在随机误差中的，在协方差分析中需要分离出来。用协变量进行修正，得到修正后的y ij (adj)为 (adj)()ij ij ij i ij y y x x u t βε=--=++ 就可以对y ij (adj)做方差分析了。关键问题是求出回归系数β.

SPSS教程02(带图)-协方差分析-chenxy

简单教程0 2 1.相关配套数据已经上传百度文库： 2.配套软件SPSS 17.0 已经上传百度文库；百度文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy” 百度云盘链接； 3 协方差分析 (2) 3.1 单因素协方差分析 (2) 3.2 双因素协方差分析 (4) 3.2.1 无交互作用的协方差分析 (4) 3.2.2 有交互作用的协方差分析................................................... 错误！未定义书签。

3 协方差分析课程内容：协方差分析这种不是在试验中控制某个因素，而是在试验后对该因素的影响进行估计，并对试验指标的值作出调整的方法称为统计控制以统计控制为目的，利用线性回归消除混杂因素的影响后再进行的方差分析，称为协方差分析；所需要统计控制的一个或多个因素，称为协变量； 1.自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量； 2.对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差； 3.协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设； 4.协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中，协变量的回归系数（即各回归线的斜率）必须是相等的，即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。 5.自变量与协变量是直角关系，即互不相关，它们之间没有交互作用。如果协方差受自变量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除。分类变量：以班级将学生分类班级即为分类变量定距变量：刻度级变量定距定比连续变量：可以用小数表示的变量协方差分析：将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法 3.1 单因素协方差分析判断是否需要做协方差分析 1）对自变量做单因素方差分析 2）对自变量和因变量做相关分析方差齐性检验和回归系数的假设检验（斜率同质性检验），只有满足上述条件后才能应用，否则不宜适用操作步骤1 （数据见文件20151022_单因素协方差分析） 1.在Variable View 窗口定义变量肥料（nominal 并设定标签值1~3 肥料A~C ）第一年产量（Scale）第二年产量（Scale）（判断需不需要做协方差分析）操作步骤1 ：先对第一年产量为协变量进行单因素协方差分析： Analyze -> Compare Means -> one-way ANOVA Continue -> OK 结果如下：由表可知：F=6.340 sig.(P值)=0.007 < 0.05 表明拒绝原假设H0，有95%的把握认为第一年的产量是有显著性差异的操作步骤2 ： Analyze ->Correlate -> Bivariate 进入Bivariate Correlations 窗口勾选Pearson

SPSS方差分析df

第六章方差分析第一节Simple Factorial过程 6.1.1 主要功能 6.1.2 实例操作第二节General Factorial过程 6.2.1 主要功能 6.2.2 实例操作第三节Multivarite过程 6.3.1 主要功能 6.3.2 实例操作方差分析是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的基本思想是：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。方差分析主要用于：1、均数差别的显著性检验，2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用，3、分析因素间的交互作用，4、方差齐性检验。第一节 Simple Factorial过程 6.1.1 主要功能调用此过程可对资料进行方差分析或协方差分析。在方差分析中可按用户需要作单因素方差分析（其结果将与第五章第四节相同）或多因素方差分析（包括医学中常用的配伍组方差分析）；当观察因素中存在有很难或无法人为控制的因素时，则可对之加以指定以便进行协方差分析。 6.1.2 实例操作 [例6-1]下表为运动员与大学生的身高（cm）与肺活量（cm3）的数据，考虑到身高与肺活量有关，而一般运动员的身高高于大学生，为进一步分析肺活量的差异是否由于体育锻炼所致，试作控制身高变量的协方差分析。

6.1.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：组变量为group （运动员=1，大学生=2），身高为x ，肺活量为y ，按顺序输入相应数值，建立数据库，结果见图6.1。图6.1 原始数据的输入 6.1.2.2 统计分析图6.2 协方差分析对话框

[整理]SPSS 方差分析过程.

One-Way ANOVA过程 One-Way ANOVA过程用于进行两组及多组样本均数的比较，即成组设计的方差分析，如果做了相应选择，还可进行随后的两两比较，甚至于在各组间精确设定哪几组和哪几组进行比较。界面说明【Dependent List框】选入需要分析的变量，可选入多个结果变量（应变量）。【Factor框】选入需要比较的分组因素，只能选入一个。【Contrast钮】弹出Contrast对话框，用于对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义。 o Polynomial复选框定义是否在方差分析中进行趋势检验。 o Degree下拉列表和Polynomial复选框配合使用，可选则从线

性趋势一直到最高五次方曲线来进行检验。 o Coefficients框定义精确两两比较的选项。这里按照分组变量升序给每组一个系数值，注意最终所有系数值相加应为0。如果不为0仍可检验，只不过结果是错的。比如有三组数据，要对第一、三组进行单独比较，则在这里给三组分配系数为1、0、-1，就会在结果中给出相应的检验内容。【Post Hoc钮】弹出Post Hoc Multiple Comparisons对话框，用于选择进行各组间两两比较的方法，有： o Equar Variances Assumed复选框组当各组方差齐时可用的两两比较方法，共有14中种这里不一一列出了，其中最常用的为LSD和S-N-K法。 o Equar Variances Not Assumed复选框组一组当各组方差不齐时可用的两两比较方法，共有4种，其中以Dunnetts's C法较常用。

spss-协方差分析-的-基本原理

协方差分析的基本原理 1.协方差分析的提出无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，它们都有一些人为可以控制的控制变量。在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响,则有可能得到不正确的结论。例如,研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。又比如，考查受教育程度对个人工资是否有显著影响,这时必须考虑工作年限因素。一般情况下,工作年限越长,工资就越高。在研究此问题时必须排除工作年限因素的影响,才能得出正确的结论。再如,如果要了解接受不同处理的小白鼠经过一段时间饲养后体重增加量有无差别，已知体重的增加和小白鼠的进食量有关，接受不同处理的小白鼠其进食量可能不同，这时为了控制进食量对体重增加的影响，可在统计阶段利用协方差分析（Analysｉs of Cｏvariance）,通过统计模型的校正使得各组在“进食量”这个变量的影响上相等,即将进食量作为协变量，然后分析不同处理对小白鼠体重增加量的影响。为了更加准确地控制变量不同水平对结果的影响，应该尽量排除其它在实验设计阶段难以控制或者是无法严格控制的因素对分析结果的影响。利用协方差分析就可以完成这样的功能。协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量,而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量)，又包含了定量变量(协变量)。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法,其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系,且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。当有一个协变量时,称为一元协方差分析,当有两个或两个以上的协变量时，称为多元协方差分析。以下将以一元协方差分析为例，讲述协方差分析的基本思想和步骤。 2.协方差分析的计算公式以单因素协方差分析为例,总的变异平方和表示为： Q Q Q Q ++ 总控制变量协变量随机变量＝协方差分析仍然采用F检验，其零假设 H为多个控制变量的不同水平下，各总体平均值没有显著差异。 F统计量计算公式为： 2 2 S F S 控制变量控制变量随机变量＝, 2 2 S F S 协变量协变量随机变量＝以上Ｆ统计量服从F分布。SPSS将自动计算F值,并根据F分布表给出相应的相伴概率值。如果F 控制变量的相伴概率小于或等于显著性水平，则控制变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响;如果 F 协变量的相伴概率小于或等于显著性水平，则协变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响。 3．协方差分析需要满足的假设条件 (1)自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量; (2)对连续变量或定居变量的协变量的测量不能有误差； (３）协变量与因变量之间的关系是线性关系,可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；（4)协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中,协变量的回归系数（即各回归线的斜率)必须是相等的,即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。(５)自变量与协变量是直角关系，即互不相关，它们之间没有交互作用。如果协方差受自变量的影响,那么协

SPSS教程02(带图)_协方差分析_chenxy

简单教程02 1.相关配套数据已经上传百度文库： 2.配套软件SPSS 17.0 已经上传百度文库；百度文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy” 百度云盘链接； 3 协方差分析 (2) 3.1 单因素协方差分析 (2) 3.2 双因素协方差分析 (8) 3.2.1 无交互作用的协方差分析 (8) 3.2.2 有交互作用的协方差分析 (11)

spssau之协方差分析

协方差分析当X为定类数据，Y为定量数据时，通常使用的是方差分析进行差异研究。比如性别对于身高的差异。 X的个数为一个时，称之为单因素方差（很多时候也称方差分析）； X为2个时则为双因素方差； X为3个时则称作三因素方差，依次下去。当X超过1个时，统称为多因素方差，很多时候也统称为方差分析。如果在方差分析过程中，会有干扰因素；比如“减肥方式”对于“减肥效果”的影响，年龄很可能是影响因素；同样的减肥方式，但不同年龄的群体，减肥效果却不一样；年龄就属于干扰项，因此在分析的时候需要把它纳入到考虑范畴中。如果方差分析时需要考虑干扰项，此时就称之为协方差分析，而干扰项也称着“协变量”。通常情况下，协变量是定量数据，比如本例中的年龄，协变量的个数不定，但一般情况下会很少，比如为1个，2个；原因在于协变量并非核心研究项，只是可能干扰到模型所以放到模型中；如果放入过多的协变量，反而会出现‘主次不分’，因此在进行协方差分析时，需要相对谨慎的放入干扰项（即协变量）。在实验研究中，比如研究者测试某新药对于胆固醇水平是否有疗效；研究者共招募72名被试，分为A和B共两组，每组分别是36名，A组使用新药，B组使用普通药物；在实验前先测试72名被试的胆固醇水平，以及在实验3月之后再次测定胆固醇水平。为测试新药是否有帮助，因此使用方差分析对比两组被试在3月后胆固醇水平的差异性；如果有差异具体差异是什么，通过差异去研究新药是否有帮助；在这里出现一个干扰项即实验前的胆固醇水平（实验前胆固醇水平肯定会影响实验后的胆固醇水平），因此需要将实验前的胆固醇水平纳入模型中，因此此处需要进行协方差分析。特别提示：对于协方差分析，X是定类数据，Y是定量数据；协变量为定量数据；如果协变量是定类数据，可考虑将其纳入X即自变量中，也或者将协变量作虚拟变量处理；协变量为干扰项，但并非核心研究项；因此通常情况下只需要将其纳入模型中即可，并不需要过多的分析；协方差分析有一个重要的假设即“平行性检验”，如果交互项（即有*号项）的P 值>0.05则说明平行，满足“平行性检验”，可进行分析。如果协方差分析不满足“平行性”，交互项（即有*号项）的P值<0.05则说明不平行，不满足“平行性检验”，此时则应该将协变量项移出。

SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova)

SPSS中的单因素方差分析（One-Way Anova）SPSS中的单因素方差分析(One-Way Anova) 一、基本原理单因素方差分析也即一维方差分析，是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显著差异的问题，如各组之间有显著差异，说明这个因素(分类变量)对因变量是有显著影响的，因素的不同水平会影响到因变量的取值。二、实验工具 SPSS for Windows 三、试验方法例:某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝(filament)，生产了四批灯泡。在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命(单位:小时hours)，数据列于下表，现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。灯泡 1 2 3 4 5 6 7 8 灯丝甲 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780 乙 1500 1640 1400 1700 1750 丙 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800 丁 1510 1520 1530 1570 1640 1680 四、不使用选择项操作步骤

(1)在数据窗建立数据文件，定义两个变量并输入数据，这两个变量是: filament变量，数值型，取值1、2、3、4分别代表甲、乙、丙、丁，格式为F1.0，标签为“灯丝”。 Hours变量，数值型，其值为灯泡的使用寿命，单位是小时，格式为F4.0，标签为“灯泡使用寿命”。 (2)按Analyze，然后Compared Means，然后One-Way Anova的顺序单击，打开“单因素方差分析”主对话框。 (3)从左边源变量框中选取变量hours，然后按向右箭头，所选去的变量hours 即进入Dependent List框中。 (4)从左边源变量框中选取变量filament，然后按向右箭头，所选取的变量folament即进入Factor框中。 (5)在主对话框中，单击“OK”提交进行。五、输出结果及分析灯泡使用寿命的单因素方差分析结果 ANQVA Sun of Squares df Mean Square F Sig Between Groups 39776.46 3 13258.819 1.638 .209 Within Groups 178088.9 22 8094.951 Total 217865.4 25

SPSS方差分析案例实例

SPSS第二次作业——方差分析 1案例背景：在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。 2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型：所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。表1如下: 3、分析方法: 用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F检验 4、数据的检验和预处理: a）奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除； b）缺失值的补齐：无； c）变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无； d）对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。正态性，用QQ图进行分析得下图：

得到近似满足正态性。对方差齐性的检验：用SPSS对方差齐性的分析得下表: 易知P〉0.05，接受方差齐性的假设。 5、分析过程: a）所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。 b）方法细节：单因素方差分析第一步，提出假设： H o：（J1=（J2= p3；（教师的评定基本合理，即均值相同） H i：Mi=1,2,3）不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H o是否成立，首先计算以下统计量：

协方差分析与SPSS.

协方差分析与SPSS 协方差分析（analysis of covariance）是建立在方差分析与回归分析基础之上的一种统计分析方法。具体是指探讨当协变量对因变量的影响被提出之后，自变量对因变量是否存在显著的影响的方法。其中，协变量是指会对因变量产生影响，但却不是研究者所关心的非自变量的影响变量。由于协方差分析是建立在方差分析基础之上的，所以一定要符合方差分析的前提，除此之外，还要符合如下假设： 1、协变量与因变量之间成线性关系。 2、组内回归系数齐性，即各组内协变量对因变量的回归直线斜率相等。 3、协变量没有测量误差。 4、随机分配且实验处理为固定效果。协方差分析的SPSS程序：将数据读入编辑视窗→ 检验组内回归系数齐性的假设→ 若组内回归系数齐性假设成立，则进行协方差分析。检验组内回归齐性的流程： Analyze → General Liner Model(一般线性模型) → Univariate(单变量) → 将因变量移入Dependent variable方格中→ 将自变量移入Fixed Factors方格中→ 将协变量移入Covariates方格中→ 点击Model次指令→ 点击Custom选项→ 将Include intercept in model 选项前的打勾取消→ 在Factor & Covariates中点击自变量及协变量并移入Model方格中→ 在Build Terms方格中选择Interaction，并用鼠标同时选择Factor & Covariates中的自变量和协变量，将二者的交互作用移入Model 方格中→ 点击Continue回到Univariate窗口→ 点击OK，输出组内回归系数齐性检验的结果。若结果显示自变量与协变量之间的交互作用不显著，就表示协变量与因变量之间的关系不会因自变量个处理水平的不同而有所差异，即协变量对因变量的回归斜率相等。之后，进行协方差分析。如前，打开Univariate窗口，将各变量移入相应的方格内→ 打开Option次指令→ 点击输出Descriptive Statistics、Homogeneity tests、Parameter estimates选项，界定输出描述统计、齐性检验以及参数估计值→ 点击Factors & Factor Interactions方格中的自变量，移入Display Means for方格，同时点击下方的Compare main Effects选项（以计算校正后平均数与进行时候检验）→ 点击OK，输出结果。

spss相关分析案例多因素方差分析

本次实验采用2005年东部、中部和西部各地区省份城镇居民月平均消费类型划分的数据（课本139页），将东部、中部和西部看作三个不同总体，31个数据分别来自于这三个总体。本人对这三个不同地区的城镇居民月平均消费水平进行比较，并选取人均粮食支出、副食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、衣着支出、日用杂品支出、水电燃料支出和其他非商品支出八个指标来衡量城镇居民月平均消费情况。在进行比较分析之前，首先对个数据是否服从多元正态分布进行检验，输出结果为：表一如表一，因为该例中样本数n=31<2000,所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由正态性检验结果的sig.值可以看到，人均粮食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、水电燃料支出和其他非商品支出均明显不遵从正态分布（Sig.值小于,拒绝服从正态分布的原假设），因此，在下面分析中，只对人均副食支出、衣着支出和日用杂品支出三项指标进行比较，并认为这三个变量组成的向量都遵从正态分

布，并对城镇居民月平均消费状况做出近似的度量。另外，正态性的检验还可以通过Q-Q图来实现，此时应判别数据点是否与已知直线拟合得好。如果数据点均落在直线附近，说明拟合得好，服从正态分布，反之，不服从。具体情况这里不再赘述。下面进行多因素方差分析：一、多变量检验表二由地区一栏的（即第二栏）所列几个统计量的Sig.值可以看到，无论从那个统计量来看，三个地区的城镇居民月平均消费水平都是有显著差别的（Sig.值小于，拒绝地区取值不同，对Y，即城镇居民月平均消费水平的取值没有显著影响的原假设）。二、主体间效应检验表三

如表三，可以看到三个指标地区一栏的（即第三栏）Sig.值分别为、、，说明三个地区在人均衣着支出指标上没有明显的差别（Sig.值大于，不拒绝地区取值不同，对指标的取值没有显著影响的原假设），反之，而在人均副食支出和日用杂品支出指标上有显著差别。三、多重比较表四 Contrast Results (K Matrix) 地区Simple Contrast a Dependent Variable 人均副食支出(元/人) 人均日用杂品支出(元 /人)人均衣着支出(元/人) Level 1 vs. Level 3Contrast Estimate Hypothesized Value000 Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig..001.036.517 95% Confidence Interval for Difference Lower Bound .173 Upper Bound Level 2 vs. Level 3Contrast Estimate Hypothesized Value000 Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig..668.343.638 95% Confidence Interval for Difference Lower Bound Upper Bound